上海市新能源汽車消費需求的影響因素分析

文/馮晶（南京信息工程大學）

一、研究背景、研究意義與目的

（一）研究背景

從古至今，人們所使用的代步工具由馬車、自行車、蒸汽車再到如今廣泛使用的燃油汽車，人們對于代步工具的要求隨著科學技術的日益進步也在逐漸提高。

在這個世界各國經濟發展都極為迅速的時代，中國作為最大的發展中國家,人民的生活水平也在不斷地提高，為了生活與工作出行的便利，人們逐漸傾向于購買私家車作為代步工具。然而隨著環境污染的日益嚴重以及不可再生能源的逐漸短缺，不少一線城市為了保障出行安全以及緩解交通壓力，對傳統燃油汽車進行限購，在很大程度上限制了公民購買傳統燃油汽車的數量。但與此同時，國家開始大力促進新能源汽車的發展，不僅滿足了國民對私家車的需要，也在很大程度上緩解了能源不足與環境污染帶來的困擾。

要想使我國從汽車大國邁入汽車強國之列就必須堅定不移的發展新能源汽車，除此以外，要想使之成為一個強有力的經濟增長點，那么就必須要加大科技研究開發的力度、實時監控市場活動、靈活調整國家政策，開發適應消費者需求的產品。在現階段，因為新能源汽車產業技術的不確定性和風險性，有很大一部分消費者對于新能源汽車缺乏信心，沒有購買新能源汽車的動力，因此要想推廣新能源汽車的使用必須借助政府“無形的手”。從2009年以來，我國政府對于新能源汽車行業的關注與支持逐漸提高，這也在很大程度上促進了中國新能源汽車行業的發展。

（二）研究意義及目的

1.研究意義

20世紀90年代以來，全球環境污染問題和世界能源危機的問題逐漸加劇，不僅如此，金融危機在全球范圍內逐漸蔓延，這使得過去傳統的燃油汽車產業面臨著嚴峻的挑戰，因而掀起了世界新能源汽車開發的浪潮。美國、日本以及歐洲等發達國家最先著力于推動新能源汽車的發展，早在1995年美國就率先推出第一款新能源汽車。相比之下，中國的新能源汽車產業起步較晚，大約于21世紀初才啟動。2001年，新能源汽車研究項目被列入國家“十五”期間的“863”重大科技課題，并規劃了以汽油車為起點，向氫動力車目標挺進的戰略。從“十一五”到現在，我國提出了許多有關“節能以及新能源汽車”的戰略政策，各級政府都積極響應國家號召，對于新能源汽車的研發和產業化進程高度關注。目前，由于我國正處于建設“兩型社會”和產業結構調整的關鍵時期，節能減排已經成為評價我國政府和各行業工作業績的重要指標之一。新能源汽車可以寬泛地理解為燃用汽油和柴油的傳統動力汽車以外的零排放無污染的環保汽車，因而促進新能源汽車的發展與使用，對我國這個石油資源匱乏和環境壓力大的發展中國家來說，有著重要的戰略意義。

當前，除了全球能源缺乏的問題突出，大氣污染問題也日益嚴重，法國科學家預測，如果按照這個速度消耗石油，那么全球的石油資源最多只能再提供不超過五十年，因而在這種情況下，尋求新型節能資源的需求迫在眉睫。新能源汽車持續不斷的發展，不僅為消費者帶來了福利，也從根本上解決了汽車尾氣中有害物質的排放對空氣造成的污染，它不僅減少了二氧化碳這種容易造成溫室效應的氣體，也在很大程度上減少了一氧化碳和硫氧化物等有害氣體對空氣的污染。由于溫室效應和空氣質量問題在經濟發達地區更為突出，因而對于新能源的研究已經成為汽車行業最需要解決的問題。

2.研究目的

上海作為中國的經濟中心地帶，人口密集，私家車數量接近飽和，環境污染嚴重，但與此同時，上海地區科學技術較為先進，在新能源汽車的發展中也處于領先地位，因而具有較好的研究價值。只有在了解影響消費者購買新能源汽車的因素以后，才能在此基礎上進一步促進新能源汽車的發展，本文即是基于此目的對影響上海市的新能源汽車消費需求的因素進行研究。

二、文獻綜述

（一）國外研究綜述

要想使得汽車行業得到進一步的發展，就必須要發展新能源汽車。日本以及歐美的一些發達國家最先認識到這一點并且也取得了一定的成就。美國對于新能源汽車技術研發和政策的支持一直走在世界前列，不僅通過為購買新能源汽車的消費者提供購車補貼來刺激新能源汽車消費需求的增長，并且通過一系列相關科研政策的實施建立了世界上最先進的技術研發體系[1]；卡尼茨基等[2]（2006）以德國為研究對象，發現政府補貼與企業的研發投入呈正相關，并且與新能源汽車產業的相關度也達到了新的高度；康克恩、帕肯[3]（2012）認為政府的政策支持對于企業的創新活動是必不可少的；而日本作為科技強國早在2013年就實現了2020年的新能源汽車銷售目標；歐洲各國對于新能源汽車的發展也十分重視，并且是全球范圍內最早制全面禁售定燃油汽車計劃的地區[4]。

（二）國內研究綜述

2010年我國將新能源汽車產業定為七大戰略性新興產業之一，此后接近十年間我國的新能源汽車產業發展迅速。國家工信部曾提出這樣的目標：在2025年前使得新能源汽車銷售量占汽車銷售行業總銷售量的四分之一[5]。張國興等[6]（2013）通過建立政企信號博弈分析了不同博弈主體的行為選擇，為政府制定相關補貼政策的積極作用提供了理論支持。沈悅等[7]（2015）通過對提高新能源汽車消費偏好的理論提出虛榮效應與攀比效應的假說，證實了新能源汽車是解決環境污染問題與緩解能源危機的重中之重的結論。王維等[8]（2017）通過回歸模型發現政府的非研發性補助對于企業的經營發展有著正向的促進作用。孫曉華等[9]（2018）對城市規模以及充電樁數量進行調查分析，發現作為新能源汽車的互補品，充電樁數量的增加會促進居民對新能源汽車的購買欲望。紹慰等[10](2018)認為，政府過度補貼新能源汽車行業會助長個別企業騙取補貼的行為，因而需要通過建立可信的懲罰機制來達到規范補貼的行為。李國棟等[11]（2019）通過研究發現，要想提高消費者對于新能源汽車的消費需求，可以通過財政補貼以及免費發放牌照政策等方法。樂為等[12]（2019）發現，在過去十年間我國的新能源汽車產業的政策體系在逐漸完善，這不失為中國新能源汽車行業迅速發展的原因之一。劉永生[13](2012)認為，新能源汽車續航能力較差、基礎設施不完善、后期維護成本較高等因素是導致消費者傾向于選擇傳統汽油汽車而不是新能源汽車的主要原因。馬亮等[14]（2018）通過構建兩階段博弈模型發現技術水平的邊際增長速度與新能源汽車的續航能力成正向增長關系，因而為了提高新能源汽車的續航能力，企業之間應該合理地進行合作。嚴蓓蘭[15]（2018）通過對新能源汽車電機的發展進行測試以及評價發現，新能源汽車的電機系統以及質量在不斷進步，因而“新能源汽車在未來市場占主導地位”的愿景并非空想。

（三）國內外研究評述

學者們對影響新能源汽車消費需求因素已經進行了很多的研究，研究成果日益增多，方法日趨成熟，理論探討和實證分析都已經成型。但是縱觀國內外的研究，大多數學者都是從國家層面對新能源汽車消費需求的影響因素進行研究的，有關某一特定地區影響新能源汽車消費需求因素的研究分析很少，而由于各個地區的基礎設施以及政府政策和發展環境的差異，不同地區影響新能源汽車消費需求的因素也不盡相同，因此針對上海市新能源汽車消費需求的影響因素進行研究分析，具有很強的理論意義和現實意義。

三、建模原理與步驟

（一）模型原理

因子分析是一種將多數的可以被量化的觀測對象，通過一系列的轉變，提取合并成少數幾個公共因子，從而減少分析程序使結果更加簡便的多元統計分析方法。使用因子分析方法，能夠從反映影響新能源汽車消費需求的諸多變量中提取公因子，每個公因子代表一個重要因素，由此可以簡化數據結構，確定各個因素的權重。該方法最初是由英國心理學家斯皮爾曼提出，之后被廣泛應用于統計學以及社會學中，大大提高了數據分析的能力，簡便了數據分析的過程。

（二）建模步驟

1.指標體系的構建

表1 選取的指標變量

2.數據來源

本文主要用到的數據有2011年至2019年上海市新能源汽車保有量、上海市新能源汽車充電樁數量、新能源汽車平均續航里程、上海市私家車保有量、上海市GDP、有關新能源汽車的政策數量、國際石油價格，這些數據絕大多數都是從上海市統計局官網歷年統計年鑒上獲取。

3.分析方法

本篇論文使用 SPSS 22.0對所獲取的數據進行分析計算，通過因子分析的方法對影響新能源汽車消費需求的因素進行提煉，得到數量較少的公因子，達到降維的目的，并且對不同的公共因子進行歸納并且命名，從而確定該因子的主要影響內容。此外，在確定了公因子之后，運用回歸方程式解釋三個因素的影響顯著性情況，進而構建影響上海市新能源汽車消費需求因素的線性模型。

4.分析步驟

（1）步驟一：將原始數據標準化。因為選取的指標都為正向指標，所以不需要進行負指標正向化處理，但是需要對所有數據進行一定的標準化處理，這樣可以避免數據量綱差異較大對分析結果產生的影響。

（2）步驟二：建立變量的相關系數矩陣R。相關系數矩陣分別兩兩計算了變量之間的P相關系數，如果該矩陣中大多的相關系數都大于0.8，那么就認為該組數據適合使用因子分析方法進行處理。

（3）步驟三：適用性檢驗。Bartlett球形檢驗和KMO球形檢驗程序一般用于判斷該樣本是否適合進行因子分析。KMO檢驗用于測算變量間的偏相關系數，當KMO大于0.9時會認為使用因子分析的效果最好；當KMO大于0.6就認為可以進行因子分析；而當KMO小于0.5時則不建議使用因子分析。Bartlett球形檢驗用于檢驗相關系數矩陣是否為單位矩陣，如果結論是不拒絕該假設，則表示各個變量都是各自獨立的。

（4）步驟四：根據特征根與累計貢獻率選取因子，并構建因子載荷矩陣A。基于通過降維的方式簡化數據并且提取精華的思路，一般會按照某種標準選取前幾個對觀測結果影響較大的因素構建因子載荷矩陣，一般來說，當特征根大于0.5時即可被選為公共因子。并且只有在所提取的幾個公因子的累積貢獻率達到90%以上時，才能認為數據中的主要信息已經被提取完畢。

（5）步驟五：對矩陣A進行因子旋轉。為了使因子載荷矩陣的結構發生變化，從而讓每個變量僅在一個因子上有較大載荷，需要對矩陣A進行因子旋轉。該步驟是將因子矩陣在一個空間里投影，使單個向量的投影僅在一個變量的方向有較大的值。

（6）步驟六：計算因子得分。計算因子得分需要用到因子得分計算函數，這個計算的結果是無量綱的，僅表示各因子在這個水平下觀測指標的值，計算因子得分也是因子分析的目標，將不可觀測的目標觀測量用一個函數與可以觀測的變量聯系起來。

（7）步驟七：確定回歸方程。選取一個因變量，將獲得的公共因子作為自變量構建多元線性回歸模型，可以得出因變量與各公共因子之間的線性回歸方程。

四、結果分析

（一）模型的可行性

1.KMO 與 Bartlett 檢定

本文采用 SPSS22.0 對數據進行統計分析，首先采取試探性因子分析法來考察效度檢驗，得到的檢驗結果如表2所示。從表 2 中可以看出，數據的 KMO 檢驗值為 0.746，Bartlett 球度檢驗結果顯示，近似卡方值為 59.812，顯著性概率為 0.000，拒絕變量相互獨立的原假設，說明本文數據結構效度較好。通常情況下，KMO 值達到 0.6，就認為適合做因子分析。本文的 KMO 值為0.746，因此，認為本文的調查樣本數據適合做因子分析。

表2 KMO 與 Bartlett 檢定

2.相關性矩陣

相關性矩陣是在消除量綱之后，反映各個變量之間相關性的矩陣。由表3的數據可以看出，大部分數據的絕對值都在0.3以上，說明變量間有較強的相關性，因此適合使用因子分析模型。

表3 相關系數矩陣

綜上所述，通過KMO 與Bartlett 檢定和相關性矩陣的判斷，本文適合使用因子分析模型進行判斷分析。

（二）主成分選取

1.特征值變化趨勢圖

由圖1可知，當成分數為3時，特征值的變化曲線趨于平緩，所以由特征值變化趨勢圖可大致確定出有3個主成分。

圖1 特征值變化趨勢圖

2.累計貢獻率

表4第二列統計的值是各因子的特征值，即各因子能解釋的方差，一般來講，特征值在1以上就是重要因子，但是本文選擇的特征值指標為0.5，因此出現了第三個主成分。

表4 特征根與方差貢獻率的提取

由表4看出前3個主成分的累計貢獻率就達到了94.312%>90%，所以選取主成分個數為3，這與按特征值趨勢變化圖確定的主成分個數是一致的。選y1為第一主成分，y2為第二主成分，y3為第三主成分，這三個主成分的方差和占全部方差的94.312%，說明上海市新能源汽車銷售量的變化中有94.314%可以從這3個主因子的變化中得到解釋，即基本上保留了原來指標的信息。這樣由原來的7個指標變為了3個指標，既保留了大部分影響因素的指標信息，也達到了簡化變量的目的。經由特征值變化趨勢圖和累計貢獻率表共同分析可知，原七個變量因素可以在保留絕大多數信息的情況下縮減為三個共同因子。

（三）結果解讀

1.變量共同度

變量共同度反映了每個變量對提取的所有公共因子的依賴性，并且變量共同度越大，則表明該變量的貢獻程度越大。從表5可知，所選取的7個變量的變量共同度都在80%以上，表明這些變量包含了比較全面的原變量信息

表5 變量共同度

提取方法：主成分分析。

2.旋轉后的因子載荷矩陣

由表6旋轉后的因子載荷矩陣數據可以得出：x1x2x3x4x5主要由第一主成分解釋，X6主要由第二主成分解釋，X7主要由第三主成分解釋。與第一因子關系密切的變量主要是整個國家政策以及社會大環境（充電樁數量、上海市私家車擁有量、上海市GDP、政策數量）和新能源汽車自身發展方面（平均續航里程）的變量，因此第一因子可以命名為客觀背景條件因子；與第二因子關系密切的是反映國際石油價格變化的變量，因此可以命名為替代品影響因素價格因子；最后與第三因子關系密切的是上海市第二產業從業人員的變量，因此可以將其命名為產業投入因子。

表6 旋轉后的因子載荷矩陣

3.因子得分系數矩陣

通過表7可以得出旋轉后的因子得分表達式：

表7 因子得分系數矩陣

（四）建立回歸模型

1.求解含有公共因子變量的回歸方程

因子F1（客觀背景條件因子）、F2（替代品影響因素價格因子）、F3（產業投入因子）為自變量，對因變量Y（上海市新能源汽車保有量）作多元線性回歸，得到因子回歸方程：

2.回歸方程結果分析

該回歸模型殘差分析結果為R2=0.967，R2=0.936，調整后的R2為0.897，F統計量 (F=24.244，P=0.000)和t統計量均通過檢驗，說明方程擬合效果較好。從方程式（4）可以看出，三個自變量（即客觀背景條件因子、替代品影響因素價格因子、產業投入因子）都對因變量（即上海市新能源汽車消費需求）有正相關的影響，即任意一個公共因子增大就會使得上海市新能源汽車消費需求增加，反之亦然，其中，客觀背景條件因子對上海市新能源汽車消費需求的影響最大，替代品影響因素價格因子其次，產業投入因子影響最小。

（1）客觀背景條件。客觀背景條件（F1）與上海市新能源汽車保有量（Y）顯著正相關，即，如果國家政策以及市場環境更適合新能源汽車的發展，那么對于調動新能源汽車消費者的積極性就越有正向作用，從而能夠更進一步地促進上海市新能源汽車市場的發展。在所考量的影響因素中，市場客觀的背景條件對上海市新能源汽車消費需求的影響最為顯著。這表明國家與上海市政府應當大力支持新能源汽車行業的發展，為新能源汽車的發展創造更有利的環境環境。

（2）替代品影響因素價格。替代品影響因素價格（F2）與上海市新能源汽車保有量（Y）呈正相關，但并不顯著，即表明石油價格的增加會導致上海市消費者對新能源汽車的消費需求有輕微的增長，其原因是人們會對石油的互補品即燃油汽車的需求量減小，從而轉向對燃油汽車的替代品——新能源汽車的購買。

（3）產業投入。從回歸方程的表達式來看，上海市新能源汽車行業從業人員數量（F3）與上海市新能源汽車保有量（Y）也呈正相關，但其程度極其微小，表明當新能源汽車制造產業從業人員增加時，對上海市新能源汽車消費需求的增長幾乎沒有什么太大的影響，除非達到特別大的規模效應，才有可能對上海市新能源汽車消費需求產生比較顯著的影響效果，因此一般而言不考慮新能源汽車行業從業人員的數量對上海市新能源汽車消費需求的影響。

五、結論

（1）新能源汽車行業快速發展是大勢所趨[16]，這不僅僅是迫于現實環境情況的要求，很大程度上也受益于科學技術的大力發展。新能源汽車的快速發展，不僅是實現汽車工業可持續發展的必經之路，也是中國有效應對能源危機與環境挑戰的必然選擇，這也是我國抓住戰略機遇、縮短與先進國家差距、實現汽車產業跨越式發展的重要舉措。

（2）近十幾年來，盡管上海市消費者對于新能源汽車的消費需求在迅速增長，但在上海市私家車數量的擁有量中所占的比例還是相對較少，因而新能源汽車在上海市場還是有很大的發展潛力。

（3）政府政策的支持、基礎設施的保障、石油價格以及產業的投入等因素都對新能源汽車的消費需求產生了不同的影響。其中客觀背景條件因子對上海市新能源汽車銷售量的影響是最為顯著的，這表明政府補助政策的支持與基礎設施的完善更有利于新能源汽車行業的發展。除此以外，新能源汽車產業的投入也對其產生一定的影響，并且這種影響主要是通過是否能夠增加新能源汽車的續航能力來體現的，即續航能力越強的新能源汽車越受上海市消費者的歡迎。

六、建議

（1）加強關于新能源汽車的宣傳力度。盡管現階段人們的環保意識越來越強烈，也認識到燃油機動車對于環境的危害，但由于危機意識以及對于新能源汽車的了解還遠遠不夠，因而許多潛在的消費者對于新能源汽車還處于觀望狀態，不敢做“第一批吃螃蟹的人”。因此，在這個關鍵的時間段，不論是政府社會還是新能源汽車的廠商都應該加大對新能源汽車的宣傳力度，讓越來越多的人了解并且選擇新能源汽車。

（2）進一步完善上海市充電樁等基礎設施的配置。上海市消費者對于新能源汽車的消費需求與充電樁的數量成正比，這是由于新能源汽車與充電樁為互補品，所以充電樁的不足注定會影響消費者對于新能源汽車的消費態度，因而進一步完善上海市充電樁等基礎設施的配置可以解除消費者的后顧之憂，讓消費者不會為了“巧婦難為無米之炊”的狀態而擔憂，可以在很大程度上調動消費者的購買積極性。

（3）加強政府對于新能源汽車購置補貼的政策支持。由于很多居民對于新能源汽車還不是特別了解，因而還處于觀望狀態，根據本文分析結果顯示，國家的積極政策能夠進一步促進新能源汽車行業的發展，因而倘若此時政府能夠給予更多的購買補貼以及相關的稅收優惠，那么必然會刺激消費者的購買欲望。

但也不缺乏個別企業為了獲取更多的補助鋌而走險，選擇去打“擦邊球”進行騙補的現象，因此國家也需要加強對補貼政策的監管力度，制定相關的法律法規，以及相應的懲罰措施，鼓勵匿名舉報并且建立相應的獎懲機制，為新能源汽車的發展營造一個良好公平的競爭環境。

（4）增加對新能源汽車的研發投資，進一步提升新能源汽車的續航能力。要想能夠真正促進新能源汽車行業的發展，還是需要通過增加對于新能源汽車的研發投資，從而不斷提高和加強新能源汽車的續航能力，只有這樣才能夠從根本上降低消費者對于新能源汽車的懷疑態度以及顧慮，從而提升消費者的購買信心，增強消費者對于新能源汽車的信任度和好感度。